3.25 wxg日常一面凉经

今天得空review了一下昨晚的笔试，AI研发方向的，整体上有一定的难度，感觉自己答得还可以吧，期待给个面试机会 20 道选择 + 3 道编程 + 1 道 Prompt，T1 签到，T2 贪心一眼秒，T3 是个数位 DP 有点东西，T4 Prompt 题考的是让 AI 算出租车费。 选择题概览 选择题一半 AI 一半 CS 基础，AI 方向的占比还是挺高的。 AI/Agent 相关的大概考了这些：Transformer 的 teacher forcing 训练推理差异、MHA/MQA/GQA 注意力机制对比、LangChain 和 LangGraph 的关系、ReAct 的机制边界、multi...

boss上投100个实习才有两三个面试，之前有拿到过小厂的offer但是要干全栈的活可能要加班之类的就拒了，现在大三了应该准备暑期前端方面的实习还是考个研沉淀一下往agent方面走呢😫

本人211本， 目前大二在字节前端实习，打算本科就业， 接下来想学习后端。 之后做全栈还是agent开发呀？ 都有意向。接下来我该怎么样继续推动我的进度呢？

总体45min，体验极佳，面试官特别客气。整体基本围绕项目展开，少量八股，少量场景，一道手撕。上来面试官先简单介绍业务，做的是外卖神枪手这块（很核心👍）自我介绍挑一个你认为熟悉的项目，介绍下项目的架构，整体中间件的使用？为什么使用springcloudalibaba，不用别的？具体讲讲项目数据库的设计？具体有哪些表？表里哪些字段？为什么要考虑做分库分表，怎么做的分库分表？分片键是什么？你提到两千万以上的时候性能的下降，真的具体去测试过吗？数据库索引怎么建立的？索引的分类？联合索引建立时要考虑的问题？系统中对数据库的操作涉及到事务吗？系统缓存一致性怎么做的？如果真的投入使用，你觉得你的架构还要改进吗？场景题：库存扣减相关系统设计，怎么保证一致性？缓存穿透怎么解决的？具体一条短链进来之后的执行流程是怎么样的？写数据库和写缓存之间怎么保证同时成功？场景题：设计个分布式id生产系统？你主要讲了基于雪花算法，那另一种基于数据库自增的了解吗？如何应对流量激增导致id生成的问题？面试官说我感觉你八股应该特别熟悉我就不再考你八股了（服了，可是我只会八股啊😭）手撕：无重复最长子串？（10min写完并讲了下思路）反问：具体业务笔试为什么出大模型训练的题😠说是多了解总没坏处为什么别的部门有收到aicoding链接，我们部门没有？每个部门安排不同，咱们可能在二面。内部用哪些ai工具？什么都有，不限制。